object-detection 相关问题

对象检测涉及识别数字图像和视频数据中某个语义类(例如“人”,“建筑物”,“汽车”和c)的对象的存在。

Yolo model.save() 函数将检测到的图像保存到单独的文件夹中

您好,我正在尝试从文件中读取帧并检测每个帧。然后将它们存储在输出文件夹中。但模型所做的是,它为每个输出图像创建不同的文件夹。 导入操作系统 我...

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yolov8 增强过程中是否包含标签增强?

我目前正在使用 YOLOv8 和自定义数据集进行对象检测项目。在我的数据集中,每个图像都附有相应的标签文件(Data_1.png -> Data_1.txt)。

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如何使用 ImageDataGenerator 和 OpenCV 训练 CNN 的裁剪图像

我有一个头盔数据框,由 ['images', 'xmin', 'ymin', 'xmax', 'ymax', 'label'] 组成。图像列是图像的绝对路径,xmin、ymin、xmax 和 ymax 是边界框值...

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E/flutter(8115):[错误:flutter/runtime/dart_vm_initializer.cc(41)]

E/flutter(8115):[错误:flutter/runtime/dart_vm_initializer.cc(41)]未处理的异常:PlatformException(100,检测错误,java.lang.IllegalArgumentException:无法复制到TensorFlowLite

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LSTM 物体检测张量流

长话短说: 如何为tensorflow master github实现的lstm对象检测再训练准备数据。 很长的故事: 大家好, 我最近发现实现了 lstm 对象检测...

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物体检测和跟踪yolov8

这里大家我有这个用于异议检测的代码 从 ultralytics 导入 YOLO 将streamlit导入为st 导入CV2 从 PIL 导入图像 导入临时文件 def _display_Detected_frames(conf, 模型,

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Tensorflow 检测 API 中的 SSD 锚点

我想在 N × N 图像的自定义数据集上训练 SSD 检测器。于是我深入研究了 Tensorflow 对象检测 API,发现了一个基于 MobileNet v2 在 COCO 上预训练的 SSD300x300 模型。 当你...

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微调SSD Light torchvision

我想微调 PyTorch 中的对象检测器。为此,我使用了本教程: https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html 然而,FastRCNN模型并不适合......

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广义霍夫变换中 Ballard 和 Guil 有什么区别?

广义霍夫变换(GHT)有两种方法。 吉尔的方法 巴拉德法 这两种方法有什么区别?

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如何使用 TorchServe 保存图像或文件?

我正在使用 TorchServe 运行 Yolov8 物体检测器。在我的 custom_handler 中,我尝试获取检测输出 JSON,并获取带注释的边界框的图像。 当我运行代码时...

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TFLite 转换器未将 dummy_function 替换为 TFLite_Detection_PostProcess

我想实现一个 tf.Module 来解码框预测并应用可转换为 tflite 的 NonMaxSuppression。 此实现包括此处的元素。 它也遵循这个指南...

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无法在python中安装lap==0.4.0库

我试图安装 lap 进行物体检测,但我云不这样做。 我也尝试在 python 版本 9、10 和 11 上安装它,但我做不到 我正在学习目标检测 穆尔塔扎的

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KITTY评估数据集下载方法

我有兴趣下载用于对象检测的 KITTY 数据集。我在 KITTY 网站(和此处)中进行了搜索,在那里我可以找到训练样本(由 7481 个训练图像组成......

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如何确定更快的 RCNN (PyTorch) 的验证损失?

我按照本教程进行对象检测: https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html 以及他们的 GitHub 存储库,其中包含以下 train_one_epoch 和 evalu...

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实时多重检测(RTMDet)CONFIG_PATH fileNotFoundError

我正在尝试按照 Roboflow 指南在自定义数据集上训练 RTMDet。我没有高端 GPU,所以我尝试使用 colab 环境。 当我尝试使用 rtm 初始化模型时...

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如何在 yolo-nas 模型中获取边界框坐标

我训练了我的自定义 yolo-nas 模型并尝试在我的图像上测试 t ,它为我提供了带有边界框和标签的输出图像,但如何提取坐标和标签? 导入超级梯度。

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任何人都可以解释 yolo 混淆矩阵中的这种行为吗?

我用 yolov8 训练了一个模型,并且只有一个类来检测视频捕获中的对象。完成训练后,我在图像中得到了这个混淆矩阵。 我已经测试过模型和模型

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导入错误:在初始导入期间无法从“mediapipe_model_maker”导入名称“object_ detector”

我尝试按照本教程使用 mediapipe 训练 TensorFlow lite 对象检测模型。 我使用 Anaconda 按照此处所述设置环境。 我在 Windows 上使用 Pycharm ...

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运行时错误:对象没有属性 nms:

所以我按照本教程来构建对象检测,但我收到了一个我的朋友都没有遇到的错误(记住代码是在 MacOS 中运行)。我附上了截图...

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Pytorch 错误:“运行时错误:mat1 和 mat2 形状无法相乘(32x150528 和 784x512)”

我正在尝试通过 Pytorch 训练模型。该数据集属于我,它有 2 个文件夹:train_data 和 test_data。每个文件夹都有 2 个文件夹:Detected 和 not_Detected(这些是我的类)。

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